Python pandas добавить данные

Pandas: добавление строки в DataFrame

Модуль pandas предоставляет различные методы для добавления и удаления строк из фрейма данных. В этой статье мы обсудим различные способы добавления строки в кадр данных pandas с использованием метода append() и функции concat() .

Метод Pandas append()

Мы используем метод append() для добавления объекта словаря, серии или фрейма данных к другому фрейму данных. Он имеет следующий синтаксис.

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)

• Параметр other принимает серию pandas, словарь или другой фрейм данных в качестве входного аргумента.
• Мы используем параметр ignore_index , чтобы указать, хотим ли мы сохранить индекс исходных кадров данных. По умолчанию установлено значение False , что означает, что выходной фрейм данных содержит индексы из исходных фреймов данных. Чтобы сбросить индексы и создать новый индекс в выходном фрейме данных, вы можете установить для параметра ignore_index значение True .
• Мы используем параметр verify_integrity , чтобы указать, хотим ли мы разрешить дублирование индексов в выходном кадре данных или нет. По умолчанию для параметра verify_integrity установлено значение False . Это означает, что выходной кадр данных может содержать повторяющиеся индексы. Чтобы запретить дублирование индексов, вы можете установить для параметра verify_integrity значение True .
• Мы используем параметр sort , чтобы указать, хотим ли мы сортировать столбцы, если столбцы фреймов данных не выровнены.

После выполнения метод append() возвращает новый фрейм данных.

Добавить строку в верхней части фрейма данных Pandas

Чтобы добавить строку вверху фрейма данных, мы будем использовать метод append() и функцию DataFrame() .

Предположим, что мы хотим добавить новый словарь Python в виде строки в существующий фрейм данных. Для этого мы будем использовать следующие шаги.

1. Во-первых, мы поместим словарь, содержащий значения строк, в список.
2. Далее мы создадим фрейм данных, используя список и функцию DataFrame() . Функция DataFrame() принимает список, содержащий словарь, в качестве входных данных и возвращает кадр данных после выполнения.
3. Теперь мы вызовем метод append() для вновь созданного фрейма данных и передадим существующий фрейм данных в качестве входного аргумента.

После выполнения метода append() мы получим выходной фрейм данных с новой строкой, добавленной вверху. Вы можете наблюдать это на следующем примере.

import pandas as pd myDicts=[, , , , , ] df=pd.DataFrame(myDicts) print("The original dataframe is:") print(df) newDict= print("New row data is:") print(newDict) df1=pd.DataFrame([newDict]) df2=df1.append(df,ignore_index=True) print("The output dataframe is:") print(df2)

The original dataframe is: Roll Maths Physics Chemistry 0 1 100 80 90 1 2 80 100 90 2 3 90 80 70 3 4 100 100 90 4 5 90 90 80 5 6 80 70 70 New row data is: The output dataframe is: Roll Maths Physics Chemistry 0 11 81 74 93 1 1 100 80 90 2 2 80 100 90 3 3 90 80 70 4 4 100 100 90 5 5 90 90 80 6 6 80 70 70

Метод append() будет объявлен устаревшим в следующих версиях pandas. Поэтому вы можете использовать функцию concat() для объединения кадров данных.

Pandas добавляет строку в верхнюю часть фрейма данных с помощью функции concat()

Функция contact() принимает список фреймов данных в качестве своего входного аргумента и объединяет их в один фрейм данных. Поскольку мы хотим добавить новую строку к существующему фрейму данных, мы передадим фрейм данных, содержащий новую строку, в качестве первого элемента и существующий фрейм данных в качестве второго элемента входного списка, функции concat() .

После выполнения функции concat() мы получим желаемый выходной кадр данных, как показано ниже.

import pandas as pd myDicts=[, , , , , ] df=pd.DataFrame(myDicts) print("The original dataframe is:") print(df) newDict= print("New row data is:") print(newDict) df1=pd.DataFrame([newDict]) df2=pd.concat([df1,df],ignore_index=True) print("The output dataframe is:") print(df2)

The original dataframe is: Roll Maths Physics Chemistry 0 1 100 80 90 1 2 80 100 90 2 3 90 80 70 3 4 100 100 90 4 5 90 90 80 5 6 80 70 70 New row data is: The output dataframe is: Roll Maths Physics Chemistry 0 11 81 74 93 1 1 100 80 90 2 2 80 100 90 3 3 90 80 70 4 4 100 100 90 5 5 90 90 80 6 6 80 70 70

В приведенных выше примерах мы добавили новую строку вверху фрейма данных, используя метод append() и метод concat() один за другим.

Добавьте строку в нижней части фрейма данных

Чтобы добавить строку внизу фрейма данных, нам просто нужно вызвать метод append() для исходного фрейма данных и передать словарь python, содержащий данные строки, в качестве входного аргумента. После выполнения метода append() мы получим желаемый выходной кадр данных, как показано ниже.

import pandas as pd myDicts=[, , , , , ] df=pd.DataFrame(myDicts) print("The original dataframe is:") print(df) newDict= print("New row data is:") print(newDict) df2=df.append(newDict,ignore_index=True) print("The output dataframe is:") print(df2)

The original dataframe is: Roll Maths Physics Chemistry 0 1 100 80 90 1 2 80 100 90 2 3 90 80 70 3 4 100 100 90 4 5 90 90 80 5 6 80 70 70 New row data is: The output dataframe is: Roll Maths Physics Chemistry 0 1 100 80 90 1 2 80 100 90 2 3 90 80 70 3 4 100 100 90 4 5 90 90 80 5 6 80 70 70 6 11 81 74 93

При использовании метода append() в приведенном выше примере мы установили для параметра ignore_index значение True . Это необходимо, потому что метод append() вызовет ошибку, если мы этого не сделаем. При добавлении словаря в фрейм данных pandas с помощью метода append() вам всегда нужно устанавливать для параметра ignore_index значение True .

Pandas добавляет строку внизу кадра данных с помощью функции concat()

Чтобы добавить строку внизу фрейма данных с помощью функции contact() , вам сначала нужно создать фрейм данных из словаря, содержащего данные строки.

Затем вы можете передать существующий фрейм данных в качестве первого элемента и фрейм данных, содержащий новую строку, в качестве второго элемента списка ввода в функцию concat() . После выполнения функции concat() вы получите желаемый кадр данных, как показано в следующем примере.

import pandas as pd myDicts=[, , , , , ] df=pd.DataFrame(myDicts) print("The original dataframe is:") print(df) newDict= print("New row data is:") print(newDict) df1=pd.DataFrame([newDict]) df2=pd.concat([df,df1],ignore_index=True) print("The output dataframe is:") print(df2)

The original dataframe is: Roll Maths Physics Chemistry 0 1 100 80 90 1 2 80 100 90 2 3 90 80 70 3 4 100 100 90 4 5 90 90 80 5 6 80 70 70 New row data is: The output dataframe is: Roll Maths Physics Chemistry 0 1 100 80 90 1 2 80 100 90 2 3 90 80 70 3 4 100 100 90 4 5 90 90 80 5 6 80 70 70 6 11 81 74 93

Как видно из приведенного выше вывода, мы добавили новую строку внизу существующего фрейма данных с помощью функции contact() .

Теперь мы знаем, как добавить строку во фрейм данных.

Источник

Как добавить строки в фрейм данных Pandas (с примерами)

Вы можете использовать функцию df.loc() , чтобы добавить строку в конец кадра данных pandas:

#add row to end of DataFrame df.loc[ len(df.index )] = [value1, value2, value3, . ] 

И вы можете использовать функцию df.append() для добавления нескольких строк существующего DataFrame в конец другого DataFrame:

#append rows of *df2* to end of existing DataFrame df = df.append(df2, ignore_index = True ) 

В следующих примерах показано, как использовать эти функции на практике.

Пример 1: добавить одну строку в Pandas DataFrame

Следующий код показывает, как добавить одну строку в конец кадра данных pandas:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df points rebounds assists 0 10 7 11 1 12 7 8 2 12 8 10 3 14 13 6 4 13 7 6 5 18 4 5 #add new row to end of DataFrame df.loc[ len(df.index )] = [20, 7, 5] #view updated DataFrame df points rebounds assists 0 10 7 11 1 12 7 8 2 12 8 10 3 14 13 6 4 13 7 6 5 18 4 5 6 20 7 5 

Пример 2: добавить несколько строк в Pandas DataFrame

Следующий код показывает, как добавить несколько строк существующего DataFrame в конец другого DataFrame:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df points rebounds assists 0 10 7 11 1 12 7 8 2 12 8 10 3 14 13 6 4 13 7 6 5 18 4 5 #define second DataFrame df2 = pd.DataFrame() #add new row to end of DataFrame df = df.append(df2, ignore_index = True ) #view updated DataFrame df points rebounds assists 0 10 7 11 1 12 7 8 2 12 8 10 3 14 13 6 4 13 7 6 5 18 4 5 6 21 7 11 7 25 7 3 8 26 13 3 

Обратите внимание, что два кадра данных должны иметь одинаковые имена столбцов, чтобы успешно добавлять строки одного кадра данных в конец другого.

Источник

pandas.DataFrame.insert#

Raises a ValueError if column is already contained in the DataFrame, unless allow_duplicates is set to True.

Parameters loc int

Insertion index. Must verify 0

column str, number, or hashable object

Label of the inserted column.

value Scalar, Series, or array-like allow_duplicates bool, optional, default lib.no_default

>>> df = pd.DataFrame('col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]>) >>> df col1 col2 0 1 3 1 2 4 >>> df.insert(1, "newcol", [99, 99]) >>> df col1 newcol col2 0 1 99 3 1 2 99 4 >>> df.insert(0, "col1", [100, 100], allow_duplicates=True) >>> df col1 col1 newcol col2 0 100 1 99 3 1 100 2 99 4 

Notice that pandas uses index alignment in case of value from type Series :

>>> df.insert(0, "col0", pd.Series([5, 6], index=[1, 2])) >>> df col0 col1 col1 newcol col2 0 NaN 100 1 99 3 1 5.0 100 2 99 4 

Источник